MCP と FHIR を備えた EHR ツール

このプロジェクトは、大規模言語モデル（LLM）やその他のAIエージェントが電子医療記録（EHR）と連携するためのツールを提供する専用サーバーとして機能します。安全なデータアクセスを実現するSMART on FHIR標準と、ツールを公開するため**のモデルコンテキストプロトコル（MCP）**を活用しています。

これは、AI がさまざまな EHR システムから患者データに安全にアクセスして分析できるようにする、安全なゲートウェイおよびツールキットと考えてください。

核となるアイデア

このシステムは主に 3 つの段階で動作します。

1. **SMART on FHIR クライアント（本プロジェクト内で実装）：**標準の SMART App Launch フレームワークを使用して EHR に安全に接続します。構造化データ（病状、投薬情報、検査結果など）と非構造化臨床記録や添付ファイルの両方を含む、幅広い患者情報を抽出します。
2. **MCPサーバー（本プロジェクト）：**抽出されたEHRデータを取得し、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を介してアクセスできる強力なツールセットを通じて利用できるようにします。これらのツールにより、AIモデルなどの外部システムは、EHR自体に直接アクセスすることなく、データのクエリと分析を行うことができます。
3. AI / LLM インターフェース (外部コンシューマー): AI エージェントまたは大規模言語モデルは MCP サーバーに接続し、提供されているツールを使用して患者の記録について「質問」したり、検索を実行したり、カスタム分析を実行したりします。

利用可能なツール

MCP サーバーは、ロードされた EHR データと対話するためのいくつかのツールを提供します。

• grep_record : 取得したレコード（構造化FHIRデータ＋メモ／添付ファイルのテキスト）の全部分を対象に、テキスト検索または正規表現検索を実行します。キーワードや特定の言及（例：「糖尿病」、「アスピリン」）を見つけるのに最適です。
• query_record : 構造化されたFHIRデータに対して、読み取り専用のSQL SELECTクエリを直接実行します。既知のFHIRリソース構造に基づく正確な検索（例：LOINCコードによる特定の検査結果の検索）に役立ちます。
• eval_record : 取得したデータ（FHIRリソースと添付ファイル）に対して、カスタムJavaScriptコードを直接実行します。複雑な計算、複数のソースからのデータの結合、カスタムフォーマットなど、最大限の柔軟性を提供します。

この設定により、AI ツールは標準化された安全なインターフェースを通じて包括的な EHR データを活用できるようになります。

(開発者向けのセットアップと使用方法の詳細は、コードベースと特定のモジュールのドキュメントに記載されています。)

コンポーネントと使用方法

このプロジェクトでは、EHR データを取得し、MCP ツールを介して公開するためのさまざまな方法を提供します。

1. スタンドアロンSMART on FHIR Webクライアント

このプロジェクトには、ユーザーが SMART on FHIR を介して EHR に接続し、データを取得できるようにする自己完結型の Web アプリケーションが含まれています。

• **ホストバージョン:**次の場所で公開ホストバージョンを使用できます。
  https://mcp.fhir.me/ehr-connect#deliver-to-opener:$origin
  ( $originこのリンクを開くウィンドウの実際のオリジンに置き換えます)。
• **動作原理：**このページを開くと、ユーザーはEHRプロバイダーを選択するよう求められます。その後、標準のSMART App Launchフローが開始され、ユーザーはEHRのログインページにリダイレクトされます。認証と承認に成功すると、クライアントは包括的なFHIRリソースセット（患者、病状、観察、投薬、文書など）を取得し、関連する添付ファイル（ DocumentReferenceにあるPDF、RTF、HTMLなど）からプレーンテキストを抽出しようとします。
• **データ出力（ ClientFullEHR ）：**取得が完了すると、クライアントはすべてのデータをClientFullEHR JSONオブジェクトに収集します。このオブジェクトには以下が含まれます。
  • fhir : キーが FHIR リソース タイプ (例: 「患者」) であり、値が対応する FHIR リソースの配列である辞書。
  • attachments : 処理済みの添付ファイル オブジェクトの配列。各オブジェクトにはメタデータ (ソース リソース、パス、コンテンツ タイプ) とコンテンツ自体 (生データの場合はcontentBase64 、抽出されたテキストの場合はcontentPlaintext ) が含まれます。
• データ配信: #deliver-to-opener:$originハッシュで開かれた場合、クライアントはユーザーに確認を求め、 window.opener.postMessage(data, targetOrigin)を使用して、それを開いたウィンドウにClientFullEHRオブジェクトを送り返します。

2. Stdio経由のローカルMCPサーバー（ src/cli.ts ）

このモードは、MCP サーバーをローカルで実行するのに最適で、Cursor やその他のコマンドライン AI クライアントなどのツールでよく使用されます。

• 2段階のプロセス:
  1. **データベースへのデータ取得：**まず、コマンドラインインターフェースを--create-dbおよび--dbフラグ付きで実行します。これにより一時的なウェブサーバーが起動し、上記と同じSMART on FHIR ウェブクライアントロジックを使用してデータを取得しpostMessage 。postMessage 経由でデータを送信する代わりに、 ClientFullEHRデータはローカルのSQLiteデータベースファイルに保存されます。
     # Example: Fetch data and save to data/my_record.sqlite bun run src/cli.ts --create-db --db ./data/my_record.sqlite
     指示に従って（ブラウザでリンクを開いて）EHR に接続します。
  2. **MCPサーバーの実行：**データベースファイルが作成されたら、データベースファイルのみを指定してCLIを再度実行します。これにより、データがメモリにロードされ、MCPサーバーが起動し、標準入出力でコマンドを待機します。
     # Example: Start the MCP server using the saved data bun run src/cli.ts --db ./data/my_record.sqlite
• クライアント設定（例：カーソル）：このコマンドを実行するようにMCPクライアントを設定します。重要なのは、 src/cli.tsとデータベースファイルの両方に絶対パスを使用することです。
  { "mcpServers": { "local-ehr": { "name": "Local EHR Search", "command": "bun", // Or the absolute path to bun "args": [ "/home/user/projects/smart-mcp/src/cli.ts", // Absolute path to cli.ts "--db", "/home/user/projects/smart-mcp/data/my_record.sqlite" // Absolute path to DB file ] } } }

3. SSE経由の完全なMCPサーバー（ src/sse.ts / index.ts ）

このモードでは、複数のクライアントがネットワーク経由で接続するシナリオに適した永続サーバーを実行します。MCP通信チャネルにはServer-Sent Events（SSE）を使用します。

• **認証：**クライアント認証は、モデルコンテキストプロトコルで規定されているOAuth 2.1に依存します。サーバーは標準エンドポイント（ /authorize 、 /token 、 /registerなど）を提供します。
• **データ取得:**クライアントが OAuth 接続を開始すると、サーバーは SMART on FHIR フロー自体を処理し、認証プロセス中にClientFullEHRデータを取得し、クライアントの接続期間中はそれをメモリ (または永続セッション) に保持します。
• ステータス： OAuth 2.1クライアントインタラクションのMCP仕様は機能的にはありますが、まだ進化を続けています。この認証方式に対するクライアントサポートは現時点では非常に限られており、専用の開発ツールやデバッグツール以外では、標準クライアントでこのモードをテストすることは困難です。このSSEモードは試験的なものとしてお考えください。